CV中直方图比较方法

2024-05-30 05:16:15

为了比较两个直方图(H1和H2)(H_{1}和H_{2})(H1和H2)，首先必须选择度量(d(H1H2))(d(H_{1}H_{2}))(d(H1H2))，以表示两个直方图匹配的程度。

OpenCV利用函数compareHist来执行比较。它还提供4个不同的度量来计算匹配：

1、皮尔逊相关系数

Correlation ( CV_COMP_CORREL )

d(H1,H2)=∑I(H1(I)−H1ˉ)(H2(I)−H2ˉ)∑I(H1(I)−H1ˉ)2∑I(H2(I)−H2ˉ)2d(H_1,H_2) = \frac{\sum_I (H_1(I) - \bar{H_1}) (H_2(I) - \bar{H_2})}{\sqrt{\sum_I(H_1(I) - \bar{H_1})^2 \sum_I(H_2(I) - \bar{H_2})^2}}d(H1,H2)=∑I(H1(I)−H1ˉ)2∑I(H2(I)−H2ˉ)2∑I(H1(I)−H1ˉ)(H2(I)−H2ˉ)

其中

Hkˉ=1N∑JHk(J)\bar{H_k} = \frac{1}{N} \sum _J H_k(J)Hkˉ=N1J∑Hk(J)

N是直方图区间总数。

真值 [1.00]

取值区间 [0.00,1.00]

2、卡方距离

Chi-Square ( CV_COMP_CHISQR )

d(H1,H2)=∑I(H1(I)−H2(I))2H1(I)d(H_1,H_2) = \sum _I \frac{\left(H_1(I)-H_2(I)\right)^2}{H_1(I)}d(H1,H2)=I∑H1(I)(H1(I)−H2(I))2

真值 [0.00]

取值区间 [0.00,+∞]

3、交叉距离

Intersection ( method=CV_COMP_INTERSECT )

d(H1,H2)=∑Imin⁡(H1(I),H2(I))d(H_1,H_2) = \sum _I \min (H_1(I), H_2(I))d(H1,H2)=I∑min(H1(I),H2(I))

真值 [24.39]

取值区间 [0.00,1.00]

4、巴氏距离

Bhattacharyya distance ( CV_COMP_BHATTACHARYYA )

d(H1,H2)=1−1H1ˉH2ˉN2∑IH1(I)⋅H2(I)d(H_1,H_2) = \sqrt{1 - \frac{1}{\sqrt{\bar{H_1} \bar{H_2} N^2}} \sum_I \sqrt{H_1(I) \cdot H_2(I)}}d(H1,H2)=1−H1ˉH2ˉN21I∑H1(I)⋅H2(I)

真值 [0.00]

取值区间 [0.00,1.00]

[1]https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html

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